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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习与退化过程约束的模糊图像复原方法，包括通过复原模型生成器获取复原图像；通过模糊退化的物理模型对复原图像进行再模糊；构建两个判别模型分别计算复原图像与再模糊图像的损失函数；基于损失函数，并利用优化器优化复原模型生成器；重复上述操作至复原模型生成器收敛，将任意模糊图像输入训练收敛的复原模型生成器获得复原的清晰图像，以此确保复原图像满足模糊退化物理模型的约束，通过约束复原图像在结构和纹理的正确性，进而指导复原模型的生成方向，复原清晰图像的质量更高，具有更好的实用价值。
主权项：1.一种基于深度学习与退化过程约束的模糊图像复原方法，其特征在于，包括：通过复原模型生成器获取复原图像；通过模糊退化的物理模型对复原图像进行再模糊；构建两个判别模型分别计算复原图像与再模糊图像的损失函数；基于损失函数，并利用优化器优化复原模型生成器；重复上述操作至复原模型生成器收敛，将任意模糊图像输入训练收敛的复原模型生成器获得复原的清晰图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于深度学习与退化过程约束的模糊图像复原方法
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